基于GPU的LDPC增强准最大似然译码器并行实现.pdf下载

weixin_39821051 2021-10-06 19:49:24

基于GPU的LDPC增强准最大似然译码器并行实现.pdf , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/jiebing2020/24604288?utm_source=bbsseo

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基于GPU的LDPC增强准最大似然译码器并行实现.pdf

matlab_(含教程)LDPC译码算法性能对比,对比BP译码和BF译码两种译码算法

在实际工程中，往往需要根据特定需求构造自定义的稀疏矩阵，并验证其是否满足无小环等要求。% 自定义构造稀疏矩阵end% 列重校验% 调整列重% 删除多余行% 添加缺失行endendendend代码分析：- 函数构造一个满足指定行列重的稀疏矩阵；- 使用randperm随机选择非零列位置；- 通过循环调整列重，使其满足用户指定的列重；- 该函数可用于构造规则码矩阵，适合工程验证使用。此外，还可以使用girth。

LDPC（Low-Density Parity-Check）码是一类线性分组纠错码，它具有接近香农极限的纠错性能和较低的错误概率。在现代通信系统中，如4G LTE、5G通信以及卫星通信中得到了广泛的应用。LDPC码由Gallager于1962年首次提出，因其稀疏的校验矩阵而得名。LDPC码的基本结构可以通过其稀疏校验矩阵和生成矩阵来描述，这种稀疏性使得LDPC码的解码算法易于实现。时间效率是指完成任务所需时间与任务总量的比率，对于译码过程而言，时间效率直接关系到数据处理的速度。

BP译码的消息传递机制基于Tanner图的结构。Tanner图由变量节点（Variable Nodes, VN）和校验节点（Check Nodes, CN）组成，每个节点之间通过边连接，表示校验方程中的变量参与情况。在每次迭代中，变量节点向连接的校验节点发送其对当前比特的置信度信息（通常表示为对数似然比，LLR），而校验节点则根据接收到的消息，计算新的信息并反馈给变量节点。这种双向消息传递机制构成了BP译码的核心流程。变量节点和校验节点分别负责不同的计算逻辑：变量节点。

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